Data Science. Metody, narzędzia, zastosowania 2024/2025.

Symbol efektu uczenia się dla kierunku
Opis efektów uczenia się
Odniesienie do charakterystyk efektów uczenia się P_W (WIEDZA) Absolwent zna i rozumie:
DS_W01
w pogłębionym stopniu teorie i koncepcje oraz zależności ekonomiczno-społeczne stanowiące zaawansowaną wiedzę z zakresu Data Science właściwe dla studiowanego kierunku studiów podyplomowych
P7S_WG_S1
DS_W02
w pogłębionym stopniu główne tendencje i kierunki zmian oraz rozwoju w obszarze Data Science i otoczenia gospodarczego mającego wpływ na działalność organizacji funkcjonu-jących na rynku.
P7S_WG_S2
DS_W03
w pogłębionym stopniu funkcjonowanie pod-miotów wykorzystujących dane, informację i wiedzę oraz innowacje zarówno w odniesieniu do poziomu operacyjnego jak i menedżerskiego
P7S_WG_S3
DS_W04
prawne, organizacyjne i etyczne uwarun-kowania wykonywania działalności zawodo-wej w ramach studiowanego kierunku studiów podyplomowych
P7S_WK_S1
DS_W05
w pogłębionym stopniu wpływ zastosowania Data Science na działalność organizacji w kontekście ich przyczyn, przebiegu i kon-sekwencji
P7S_WK_S2
DS_W06
w pogłębionym stopniu kluczowe zasady i reguły tworzenia oraz rozwoju różnych form przedsiębiorczości
P7S_WK_S3
DS_W07
w pogłębionym stopniu zastosowanie prak-tyczne wiedzy z zakresu Data Science w dzia-łalności zawodowej związanej z kierunkiem studiów podyplomowych
P7S_WG_S4
DS_W08
w pogłębionym stopniu zasady ochrony własności przemysłowej i prawa autorskiego
P7S_WK_S4 P_U (UMIEJĘTNOŚCI) Absolwent potrafi:
DS_U01
wykorzystać posiadaną wiedzę do twórczego formułowania i rozwiązywania problemów, które można rozwiązać przy pomocy metod Data Science oraz wdrażania innowacyjnych rozwiązań
P7S_UW_S1
DS_U02
prawidłowo interpretować i wyjaśniać zjawiska oraz procesy w odniesieniu do zagadnień związanych z zastosowaniem Data Science
P7S_UW_S2
DS_U03
dobierać i stosować właściwe metody i narzędzia, w tym zaawansowane techniki informacyjno-komunikacyjne oraz infor-matyczne do rozwiązywania pojawiających się problemów w zakresie realizowanych studiów podyplomowych
P7S_UW_S3
DS_U04
stosować istniejące rozwiązania lub tworzyć nowe w odniesieniu do problemów związanych z wykorzystaniem danych do analiz
P7S_UW_S4
DS_U05
wykorzystywać posiadaną wiedzę z zakresu Data Science do rozwiązywania problemów oraz wykonywania zadań związanych z realizowanymi studiami podyplomowymi
P7S_UW_S5
DS_U06
komunikować się na tematy związane z realizacją kierunku studiów ze zróżnicowanym kręgiem odbiorców
P7S_UK_S1
DS_U07
kierować pracą zespołu, współdziałać z innymi osobami w ramach prac zespołowych przyj-mując postawę lidera, motywować i inspirować członków zespołu do aktywności
P7S_UO_S1 P_K (KOMPETENCJE SPOŁECZNE) Absolwent jest gotów do:
DS_K01
krytycznej oceny posiadanej wiedzy i odbieranych treści w szczególności z zakresu Data Science
P7S_KK_S1
DS_K02
wypełniania zobowiązań społecznych oraz inspirowania i organizowania działalności na rzecz środowiska społecznego
P7S_KO_S1
DS_K03
uznawania znaczenia informacji i wiedzy w rozwiązywaniu problemów poznawczych i praktycznych dotyczących zjawisk społeczno-ekonomicznych.
P7S_KK_S2
DS_K04
rozwiązywania konfliktów opierając się na poglądach i opinii wszystkich członków zespołu
P7S_KK_S3
DS_K05
pełnienia różnych ról zawodowych przy uwzględnieniu zmieniających się potrzeb społecznych i organizacyjnych
P7S_KR_S1
DS_K06
myślenia i działania w sposób przedsiębiorczy, kreatywny, innowacyjny, przyjmując postawy przedsiębiorcze, przestrzegając równocześnie etosu zawodu i zasad z nim związanych
P7S_KO_S2
Objaśnienia oznaczeń w symbolach dotyczących kierunku studiów podyplomowych:
DS – kierunek studiów podyplomowych
 W – kategoria wiedzy
 U – kategoria umiejętności
 K – kategoria kompetencji społecznych
 01, 02, 03 i kolejne – numer efektu uczenia się
Objaśnienia oznaczeń w odniesieniach do charakterystyk efektów uczenia się
 P – poziom Polskiej Ramy Kwalifikacji (PRK)
 P7S – charakterystyka drugiego stopnia poziomu 7 PRK
P7U_W – charakterystyka uniwersalna (WIEDZA):
 P7S_WG – charakterystyka drugiego stopnia (zakres i głębia)
 P7S_WK – charakterystyka drugiego stopnia (kontekst)
P7U_U – charakterystyka uniwersalna (UMIEJĘTNOŚCI):
 P7S_UW – charakterystyka drugiego stopnia (wykorzystanie wiedzy)
 P7S_UK – charakterystyka drugiego stopnia (komunikowanie się)
 P7S_UO – charakterystyka drugiego stopnia (organizacja pracy)
 P7S_UU – charakterystyka drugiego stopnia (uczenie się)
P7U_K – charakterystyka uniwersalna (KOMPETENCJE SPOŁECZNE):
 P7S_KK – charakterystyka drugiego stopnia (oceny/krytyczne podejście)
 P7S_KO – charakterystyka drugiego stopnia (odpowiedzialność)
 P7S_KR – charakterystyka drugiego stopnia (rola zawodowa)
S1, S2, S3… - kody składnika opisu odnoszące się do dziedziny uczenia się w zakresie nauk społecznych

Materiały na stronie wewnętrznej KSB UEK.

Posiadanie wykształcenia wyższego.

Szczegółowy opis kierunku dostępny jest na stronie: www.ksb.uek.krakow.pl

.